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Carine MARIE-MAGDELEINE
Ingénieure de Recherche, HDR
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Documents
Affiliations actuelles
- 1085595
Identifiants chercheurs
- carine-marie-magdeleine
- 0000-0002-2648-6833
Présentation
Dans une démarche agro-écologique et en lien avec les problématiques rencontrées en systèmes d’élevage tropicaux, j’étudie la bio-activité des métabolites secondaires des plantes tropicales, pour l’alimentation des animaux d’élevage, leur santé et les émissions de gaz à effet de serre. Je m'intéresse à l’explication des mécanismes, pour une meilleure optimisation des stratégies d’utilisation et de valorisation des ressources végétales en systèmes d’élevage. L'objectif est d’optimiser les fonctions des ressources végétales pour un accroissement de la disponibilité des protéines animales et l’optimisation multicritères de fonctions visant à l’efficience des systèmes d’élevage tropicaux.
Domaines de recherche
Chimie
Sciences du Vivant [q-bio]
Compétences
Pharmacognosie (parasitologie, phytochimie, biologie, chimiométrie)
Pharmacognosy (parasitology, phytochemistry, biology, chemometrics).
Publications
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Quantitative trait loci and candidate genes for physico‐chemical traits related to tuber quality in greater yam ( Dioscorea alata L.)Journal of the Science of Food and Agriculture, 2023, ⟨10.1002/jsfa.12822⟩
Article dans une revue
hal-04217257v1
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Convolutional neural network allows amylose content prediction in yam (Dioscorea alata L.) flour using near infrared spectroscopyJournal of the Science of Food and Agriculture, inPress, ⟨10.1002/jsfa.12825⟩
Article dans une revue
hal-04218500v1
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Predicting quality, texture and chemical content of yam ( Dioscorea alata L.) tubers using near infrared spectroscopyJournal of Near Infrared Spectroscopy, 2021, 29 (3), pp.128-139. ⟨10.1177/09670335211007575⟩
Article dans une revue
hal-03213799v1
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Development of NIRS and molecular marker to improve breeding efficiency in Greater Yam (Dioscorea Alata L.) for key quality traitsThe 2nd International Conference on Applied Biochemistry and Biotecnology (ABB 2019, Jul 2019, Macau, China. pp.21 - 24
Communication dans un congrès
hal-02958437v1
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Assembler la diversité des modèles classiques et «deep learning» pour développer un pipeline de calibration SPIR performant et génériqueRencontres HélioSPIR Session 5, Association HelioSPIR, Oct 2019, Montpellier, France
Communication dans un congrès
hal-02958421v1
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